JP2007163154A - 画像診断支援装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】核医学診断の分野で画像診断支援を的確に行えるようにする。
【解決手段】この発明の画像診断支援装置は、放射性薬剤の集積状況と良く対応する投影方向の異なる複数のMIP画像を放射性薬剤の3次元分布データにしたがってMIP画像取得部21が取得すると共に、MIP画像における放射性薬剤の集積を薬剤集積検出部24が確実に検出するのに加え、放射性薬剤の集積が正常集積か異常集積かを集積状態判定部27により判定してから、異常集積と判定された放射性薬剤の集積があるMIP画像を表示して読影医に供する。その結果、MIP画像を観察する読影医は診断が大変容易となる。よって、核医学診断の分野でも画像診断支援が的確に行えるようになる。
【選択図】 図2

Description

この発明は、医用画像を用いて診断支援を行なう画像診断支援装置に係り、特に被検体に投与された放射性薬剤の被検体における3次元分布に対応する放射性薬剤の3次元分布データにしたがって取得される放射性薬剤分布画像における放射性薬剤の集積を見つけるための技術に関する。
従来、画像診断支援を行なう装置として、コンピュータ診断支援(Computer-Aided
Diagnosis :CAD)方式の装置がある。従来のCAD方式の画像診断支援装置は、X線画像(例えばマンモグラム,CT等)あるいはMRI画像を対象にしている(例えば特許文献1〜3を参照)。
特開平8−294479号公報(12頁〜17頁,図1〜図21) 特開2004−135868号公報(17頁〜21頁,図1〜図18) 特開2004−173910号公報(5頁〜8頁,図2および図5)
しかしながら、11C,13N,15O,18F等のポジトロン放出型のラジオアイソトープ(RI=放射性同位元素)で標識された放射性薬剤が投与された被検体から発生するγ線を検出して被検体における放射性薬剤の3次元分布に対応する放射性薬剤の3次元分布データを求めるPET装置を始めとするECT(Emission Computer Tomograpy)装置の場合、3次元分布データにしたがって取得される放射性薬剤分布画像(RI分布画像)を対象にしたCAD方式の画像診断支援装置がない。
さらには、PET装置を例にとって説明すると、放射性薬剤の3次元分布データにしたがって取得されたRI分布画像について放射性薬剤の異常集積の有無を識別するCAD方式の画像診断支援装置も当然ない。
つまり、核医学診断の分野においては画像診断支援が全然行われていない状況にあるのである。
一般に、医用画像から病変を検出する場合、単純に閾値処理を行うと、感度と特異度とは、対の関係となる傾向がある。対象の箇所の画素値とそれ以外の箇所の画素値との差分をとって、予め設定された画素値の閾値よりも下回った場合には、対象の箇所の画素値は病変箇所の画素値ではなく正常な箇所として検出し、予め設定された画素値の閾値よりも上回った場合には、対象の画素値は病変の箇所の画素値だと検出する場合を例に採って説明する。
画素値の閾値を下げて検出すると、検出された病変部の初期候補は多くなり感度は上がるが、初期候補の中には偽陽性(正常であるのに異常と判断される)が増加して、特異度は下がる。一方、画素値の閾値を上げて検出すると、検出された病変部の初期候補が病変部である可能性は高くなり特異度は上がるが、初期候補以外からは偽陰性(異常であるのに正常と判断される)が増加して、感度が下がる。
ここで、感度とは、特定の疾患を有する集団に対して行った検査値が陽性(異常)を示す率(%)であって、感度はa/(a+b)で表される。特異度とは、特定の疾患を有さない集団に対して行った検査値が陰性(正常)を示す率(%)であって、特異度はd/(c+d)で表される。a〜dは、以下に示すような集団のサンプリング数である。
a:特定の疾患を有する集団で陽性を示したサンプリング数
b:特定の疾患を有する集団で陰性を示したサンプリング数
c:特定の疾患を有さない集団で陽性を示したサンプリング数
d:特定の疾患を有さない集団で陰性を示したサンプリング数
放射性薬剤の3次元分布データにしたがって取得されるRI分布画像については、放射性薬剤の異常集積以外に生理的な正常集積が必ずある。したがって、放射性薬剤の異常集積だけを速やかに見つけ出して画像診断支援を行えるようにするという観点からは、上述した画素値の閾値などを考慮して、生理的な正常集積をどれだけ取り除けるかがポイントとなる。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる画像診断支援装置を提供することを目的とする。
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、請求項1に記載の発明に係る画像診断支援は、(A)被検体に投与された放射性薬剤の被検体における3次元分布に対応する放射性薬剤の3次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数の最大値投影画像であるMIP画像を取得するMIP画像取得手段と、(B)MIP画像取得手段により取得された最大値投影画像における放射性薬剤の集積を検出する薬剤集積検出手段と、(C)薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積について正常集積か異常集積かを判定する集積状態判定手段と、(D)集積状態判定手段により異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在する最大値投影画像を表示する画像表示手段とを備えていることを特徴とするものである。
[作用・効果]請求項1の発明の画像診断支援装置により画像診断支援を行う場合、被検体に投与された放射性薬剤の被検体における3次元分布に対応する放射性薬剤の3次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数のMIP(Maximum Intensity Projection)画像がMIP画像取得手段により放射性薬剤分布画像として取得されると共に、MIP画像取得手段により取得されたMIP画像における放射性薬剤の集積が薬剤集積検出手段により検出される。さらに、薬剤集積検出手段により検出された薬剤の集積について正常集積か異常集積かが集積状態判定手段により判定される。そして、集積状態判定手段により異常集積であると判定された放射性薬剤の集積があるMIP画像は、画像表示手段により表示されて読影医の観察に供される。
請求項1の発明の画像診断支援装置において放射性薬剤の3次元分布データにしたがって取得されるMIP画像は、放射性薬剤の3次元分布データを任意の視点方向に投影処理して各投影経路中のデータのうち最も大きいデータ(最大値)を投影面に出現させた画像であるので、放射性薬剤の2次元分布だけを示す断層撮影画像に比べ、MIP画像には放射性薬剤の3次元的分布状況が十分に加味されるうえ、投影方向が異なる複数のMIP画像には放射性薬剤の3次元分布状況が広く反映される。つまり、投影方向の異なる複数のMIP画像は放射性薬剤の集積状況と良く対応しており、その結果、MIP画像における放射性薬剤の集積を確実に検出できることになる。
請求項1の発明の画像診断支援装置の場合、放射性薬剤の集積状況と良く対応する投影方向の異なる複数のMIP画像を放射性薬剤分布画像として取得すると共に、MIP画像における放射性薬剤の集積を確実に検出するのに加え、放射性薬剤の集積が正常集積か異常集積かを判定してから、異常集積と判定された放射性薬剤の集積があるMIP画像を表示するので、MIP画像を観察する読影医は診断が大変容易となる。
よって、請求項1の発明の画像診断支援装置によれば、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる。
また、請求項2の発明は、請求項1に記載の画像診断支援装置において、(E)MIP画像を被検体の部位ごとに抽出する部位抽出手段と、(F)被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準を予め記憶する判定基準記憶手段とを備えていて、集積状態判定手段が薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定を被検体の部位の抽出結果と被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準とに基づいて行なうものである。
[作用・効果]請求項2の発明の画像診断支援装置の場合、放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定が被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準にしたがって行われるので、放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定が正確に行われる。
また、請求項3の発明は、請求項1または2に記載の画像診断支援装置において、(G)放射性薬剤の3次元分布データにしたがって断層撮影画像を取得する断層撮影画像取得手段を備えており、画像表示手段が断層撮影画像取得手段により取得される断層撮影画像を最大値投影画像と並べて表示するものである。
[作用・効果]請求項3の発明の画像診断支援装置の場合、最大値投影画像と断層撮影画像という種類の異なる放射性薬剤分布画像が並べて表示されるので、読影医は診断がより容易となる。
また、請求項4の発明は、放射性薬剤の3次元分布データがPET(Positron Emission Tomograpy)装置によって取得されたものであるというものである。
[作用・効果]請求項4の発明の画像診断支援装置の場合、PET装置で取得された放射性薬剤の3次元分布データを利用して診断を行う際の画像診断支援ができる。
この発明の画像診断支援装置の場合、放射性薬剤の集積状況と良く対応する投影方向の異なる複数のMIP画像を放射性薬剤分布画像として取得すると共に、MIP画像における放射性薬剤の集積を確実に検出するのに加え、放射性薬剤の集積が正常集積か異常集積かを判定してから、異常集積と判定された放射性薬剤の集積があるMIP画像を表示するので、MIP画像を観察する読影医は診断が大変容易となる。
よって、この発明の画像診断支援装置によれば、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる。
この発明の画像診断支援装置の実施例を図面を参照しながら説明する。図1はPET装置の構成を示すブロック図、図2は実施例のコンピュータ診断支援(Computer-Aided Diagnosis:CAD)方式の画像診断支援装置(以下、適宜「CAD装置」と略記)の構成を示すブロック図である。以下、実施例のCAD装置は、図1のPET装置で取得される放射性薬剤の3次元分布データを用いて画像診断支援を行うものであるとして説明する。
図1のPET装置は、被検体Mを載置する天板1を備えている。この天板1は、上下に昇降移動し、また被検体Mの体軸Zに沿って平行移動する構成とされている。このように構成することで、天板1に載置された被検体Mは、後述するガントリ2の開口部2aを通って、頭部から順に腹部、足部へと走査されて、診断支援に用いられる放射性薬剤の3次元分布データを得る。
天板1の他に、図1のPET装置は、開口部2aを有したガントリ2と、互いに近接配置された複数個のシンチレータブロック3aと複数個のフォトマルチプライヤ3bとを有したγ線検出器3を備えている。シンチレータブロック3aと複数個のフォトマルチプライヤ3bは、被検体Mの体軸Z周りを取り囲んでリング状に配置されていて、γ線検出器3はガントリ2内に埋設されている。フォトマルチプライヤ3bは、シンチレータブロック3aよりも外側に配設されている。シンチレータブロック3aの具体的な配置としては、例えば、被検体Mの体軸Zと平行な方向にはシンチレータブロック3aが2個並び、被検体Mの体軸Z周りにはシンチレータブロック3aが多数個並ぶ形態が挙げられる。
その他にも、図1のPET装置は、天板駆動部4とPET用コントローラ5とメモリ部6と入力部7とPET用出力部8と投影データ導出部9と再構成部10とを備えている。天板駆動部4は、上述した天板1の移動を行うように駆動する機構であって、電気モータ(図示省略)などで構成されている。
PET用コントローラ5は、図1のPET装置を構成する各部分を統括制御する。PET用コントローラ5および後述する図2の中のCAD装置のCAD用コントローラ20は、中央演算処理装置(CPU)などで構成される。
メモリ部6および図2の中のCAD装置の画像メモリ部23や判定基準メモリ部26は、ROM(Read-only Memory) やRAM(Random-Access Memory) などに代表される記憶媒体で構成されている。投影データ導出部9や再構成部10で処理されたデータについてはRAMに書き込んで記憶し、必要に応じてRAMから読み出す。ROMには画像診断支援に必要な各種のプログラム等を予め記憶しており、そのプログラムをPET用コントローラ5やCAD用コントローラ20が実行する。
図1の中のPET装置の入力部7や図2の中のCAD装置の入力部29は、オペレータが入力したデータや命令をPET用コントローラ5に送り込む。入力部7および入力部29は、マウスやキーボードやジョイスティックないしトラックボールあるいはタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。PET用出力部8および後述する図2の中のCAD装置のCAD用出力部28はモニタに代表される表示部やプリンタなどで構成されている。
投影データ導出部9、再構成部10、および、図2の中のCAD装置のMIP画像取得部21、断層撮影画像取得部22、薬剤集積検出部24、部位抽出部25、集積状態判定部27は、例えば上述したメモリ部6などに代表される記憶媒体のROMに記憶されたプログラムあるいは入力部7などに代表されるポインティングデバイスで入力された命令をPET用コントローラ5あるいはCAD用コントローラ20が実行することで実現される。
ポジトロン放出型の放射性同位元素(RI)で標識された放射性薬剤が投与された被検体Mから発生したγ線をγ線検出器3が検出して電気信号に変換して画像情報(画素)として投影データ導出部9に送り込む。
具体的には、被検体Mに放射性薬剤を投与すると、ポジトロン放出型のRIのポジトロンが消滅することにより、2本のγ線が発生する。投影データ導出部9は、発光したシンチレータブロック3aの位置とγ線の入射タイミングとをチェックし、一対を構成する2つのシンチレータブロック3aにγ線が同時に入射したときのみ、送り込まれた画像情報を適正なデータと判定する。一対を構成する2つのシンチレータブロック3aの内の一方のみにγ線が入射した時には、投影データ導出部9は、ポジトロンの消滅により生じたγ線ではなくノイズとして扱い、そのときに送り込まれた画像情報もノイズと判定してそれを棄却する。
投影データ導出部9に送り込まれた画像情報は投影データとして、再構成部10に送り込まれる。再構成部10は、送り込まれた投影データを再構成処理して、被検体Mに投与された放射性薬剤の被検体における3次元分布に対応する放射性薬剤の3次元分布データを取得する。メモリ部6に送り込んで記憶させる。CAD装置は、こうして得られた放射性薬剤の3次元分布データを用いて画像診断支援を実行することになる。
なお、放射性薬剤の3次元分布データにしたがって断層撮影画像などの放射線薬剤分布画像を取得してPET用出力部8へ送り込んで放射線薬剤分布画像を表示ないし印刷することができる。
PET装置で得られた放射性薬剤の3次元分布データをCAD装置に転送できるように、PET用コントローラ5とCAD用コントローラ20の間で必要なデータを送受信可能に構成されている。必要に応じてCAD装置で得られたデータをPET装置へ転送することもできる。
一方、実施例のCAD装置は、CAD用コントローラ20とMIP画像取得部21と断層撮影画像取得部22と画像メモリ部23と薬剤集積検出部24と部位抽出部25と判定基準メモリ部26と集積状態判定部27とCAD用出力部28とCAD用入力部29を備えている。CAD用コントローラ20は、実施例のCAD装置を構成する各部分を統括制御する。
実施例のCAD装置では、PET用コントローラ5およびCAD用コントローラ20を介して図1のPET装置から取り込まれる放射性薬剤の3次元分布データにしたがってMIP画像取得部21および断層撮影画像取得部22がMIP画像や断層撮影画像を取得して画像メモリ部23に書き込んで記憶し、必要に応じて画像メモリ部23から読み出す。
薬剤集積検出部24は、MIP画像における放射性薬剤の集積を検出する。薬剤集積検出部24の具体的な機能については、図4〜図6で後述する。部位抽出部25はMIP画像を被検体の部位ごとに抽出(例えば図5を参照)する。部位抽出部25の具体的な機能については、図4〜図6で後述する。
判定基準メモリ部26は、被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準を予め書き込んで記憶している。具体的な判定基準については、図4〜図6で後述する。集積状態判定部27は薬剤集積検出部24により検出された放射性薬剤の集積について正常集積か異常集積かを部位抽出部25による被検体Mの部位の抽出結果と被検体Mの各部位ごとに特徴づけられた判定基準とに基づいて判定する。集積状態判定部27の具体的な機能については、図4〜図6で後述する。
次に、実施例のCAD装置による画像診断支援の具体的な一連の処理について、図3のフローチャートおよび図4〜図6の説明図を参照して説明する。図3は実施例のCAD装置による画像診断支援プロセスを示すフローチャート、図4は生理的な正常集積としての放射性薬剤の集積がある時のMIP画像を模式的に示す説明図、図5は図4のMIP画像を被検体Mの部位ごとに抽出したときを模式的に示す説明図、図6は被検体Mの胸部における生理的な正常集積としての放射性薬剤の集積がある時の判定基準の一例を模式的に示した説明図である。
(ステップS1)MIP画像の取得
MIP画像取得部21が被検体Mに投与された放射性薬剤の被検体における3次元分布に対応する放射性薬剤の3次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数のMIP画像を取得する。MIP画像取得部21が投影方向の角度を5°ずつ変えながら、次々と投影方向の異なる複数個のMIP画像を取得する。MIP画像取得部21は例えば投影方向の角度を5°ずつ変えながら180°の範囲にわたって36個のMIP画像を取得する。図7に投影方向の異なる複数のMIP画像の一例を示す。画像メモリ部23は取得されたMIP画像を記憶する。
MIP画像は、放射性薬剤の3次元分布データを任意の視点方向に投影処理して各投影経路中のデータのうち最も大きいデータ(最大値)を投影面に出現させた画像であるので、放射性薬剤の2次元分布だけを示す断層撮影画像に比べ、MIP画像には放射性薬剤の3次元的分布状況が十分に加味されるうえ、投影方向が異なる複数のMIP画像には放射性薬剤の3次元分布状況が広く反映される。つまり、投影方向の異なる複数のMIP画像は放射性薬剤の集積状況と良く対応している。
なお、断層撮影画像取得部22は放射性薬剤の3次元分布データにしたがってコロナル画像やサジタル画像あるいはトランスバース画像といった断層撮影画像を取得する。「コロナル」とは被検体Mの体軸Zに平行で、かつ人体を前後に分けた面であり、コロナル画像は冠状断面画像である。「サジタル」とは被検体Mの体軸Zに平行で、かつ人体を左右に分けた面であり、サジタル画像は矢状断面画像である。「トランスバース」とは被検体Mの体軸Zに垂直な面であり、トランスバース画像は横断面画像である。画像メモリ部23は取得されたMIP画像も記憶する。断層撮影画像取得部22により取得する画像の種類はCAD用入力部29により指定することができる。
(ステップS2)薬剤集積の検出
薬剤集積検出部24は画像メモリ部23から読み出されたMIP画像における放射性薬剤の集積を検出する。放射性薬剤の集積の検出は、例えば上述した閾値処理や上述した特許文献1〜3のようにアイリスフィルタなどで行える。放射性薬剤の集積が検出されたMIP画像Pは、画像取得位置情報と検出された放射性薬剤の集積と共に集積状態判定部27へ送られる。図7に示した複数のMIP画像の場合、MIP画像における放射性薬剤の集積検出結果は、被検体の胸部に着目すると、例えば図8に黒く塗り潰した処が検出されることになる。前述したように、投影方向の異なる複数のMIP画像は放射性薬剤の集積状況と良く対応しているので、MIP画像における放射性薬剤の集積を確実に検出できる。
(ステップS3)部位抽出
ステップ2と平行して、部位抽出部25がMIP画像を部位ごとに抽出する。部位抽出部25は、例えば、図5に示すように、被検体Mの頭頸部R1,胸部R2,上腹部R3,下腹部R4と部位ごとに抽出する。部位ごとに抽出するには、例えば首などを領域の指標(ランドマーク)として設定して、その設定された指標に基づいて抽出を行う。
具体的には、両腕を挙げた姿勢で撮像を行った場合には、首よりも上部に両腕がある状態なので、右領域から左領域へ、あるいは左領域から右領域へ移動した際に画像情報(画素)の群が断続的に3つ存在すれば、片腕の画素値の群、首の画素値の群、もう片腕の画素値の群が存在するとみなすことができる。このように画素値の群が断続的に3つ存在すれば、首よりも上部の領域だと認識することができて、頭頸部R1と認識できる。
逆に、画素値の群が1つしか存在しなければ、首よりも下部の領域だと認識できて、胸部R2,上腹部R3,下腹部R4のいずれかであると認識することができる。そして横隔膜等を指標として横隔膜と首の間を胸部R2と認識したり、あるいは首よりも下部の領域で首から所定の距離だけ離れた領域を胸部R2と認識したりすることができる。
上腹部R3,下腹部R4についても、同じように指標に基づいて認識して抽出を行えばよい。このように抽出された各部位の位置情報は集積状態判定部27へ送られる。
なお、実施例のCAD装置では、ステップS2の薬剤集積の検出とステップS3の部位抽出を平行に行ったが、ステップS2の薬剤集積の検出の後にステップS3の部位抽出を行ってもよいし、逆にステップS3の部位抽出の後にステップS2の薬剤集積の検出を行ってもよい。
(ステップS4)集積状態の判定
ステップS2で検出された薬剤の集積が、必ずしも異常集積だとは限らない。例えば図4に示すように、生理的な正常集積が必ずある。図4では、頭の正常集積Pb1,心臓の正常集積Pb2,膀胱の正常集積Pb3を示している。そこで、集積状態判定部27は、判定基準メモリ部26に予め記憶された各部位ごとに特徴づけられた判定基準に基づいて、部位抽出部25で抽出された部位ごとに薬剤集積検出部24で検出された放射性薬剤の集積について正常集積または異常集積を判定する。
判定基準メモリ部26に予め記憶された判定基準は、各部位ごとに特徴づけられている。例えば、胸部R2においては、図6に示すように、乳頭部Nの生理的な正常集積が強く出現する場合があるので、PET画像Pの軸Axの左右対象位置に集積がある場合には、正常集積の可能性が高い。そこで、胸部R2では左右対象位置に集積がある場合には、その集積を正常集積だとみなす。この左右対象位置にある集積を正常集積だと判定する基準が胸部R2で特徴づけられた判定基準となる。
図4、図5に示すように、頭の正常集積Pb1がある場合には、頭の正常集積Pb1を正常集積だと判定する基準が、頭頸部R1で特徴づけられた判定基準となり、心臓の正常集積Pb2がある場合には、心臓の正常集積Pb2を正常集積だと判定する基準が、胸部R2あるいは上腹部R3で特徴づけられた判定基準となり、膀胱の正常集積Pb3がある場合には、膀胱の正常集積Pb3を正常集積だと判定する基準が、下腹部R4で特徴づけられた判定基準となる。
その他にも、食後の1時間半程度では全身の筋肉に正常集積が出現する場合があるので、かかる場合には筋肉での集積は正常集積だと判定する基準が、各部で特徴づけられた判定基準となる。
ステップS2で薬剤集積検出部24により検出された集積が、いずれの部位に属するのかをステップS3で部位抽出部25により抽出された位置情報に基づいて確認すると共に、この確認された集積の位置情報と、該集積が属する部位で特徴づけられた判定基準に関する集積の部位の位置情報を比較して、ステップS2で薬剤集積検出部24により検出された放射性薬剤の集積が正常集積であるか異常集積であるかを判定する。
(ステップS5)異常集積のあるMIP画像を表示
そして、CAD用コントローラ20は、集積状態判定部27により異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在するMIP画像を表示するCAD用出力部(画像表示手段)28に表示させて読影医の観察に供する。異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在するMIP画像が複数あれば、それらのMIP画像が全て順番に(または一括して同時に)表示される。例えば、図7の中の右側の3つのMIP画像が異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在するMIP画像となって順番に表示される。大きな正常集積の裏側に隠れた異常集積が確実に見つかる。
なお、実施例のCAD装置の場合、図9に示すように、CAD用出力部28に断層撮影画像取得部22により取得されるコロナル画像およびサジタル画像をMIP画像と並べて表示させる構成とされている。なお、図9では、コロナル画像およびサジタル画像を便宜上、輪郭だけで示している。
以上に述べた通り、実施例のCAD装置の場合、放射性薬剤の集積状況と良く対応する投影方向の異なる複数のMIP画像を放射性薬剤分布画像として取得すると共に、MIP画像における放射性薬剤の集積を確実に検出するのに加え、放射性薬剤の集積が正常集積か異常集積かを判定してから、異常集積と判定された放射性薬剤の集積があるMIP画像を表示するので、MIP画像を観察する読影医は診断が大変容易となる。
よって、実施例のCAD装置によれば、核医学診断の分野においても画像診断支援を的確に行うことができる。
加えて、実施例のCAD装置は、MIP画像と断層撮影画像という種類の異なる放射性薬剤分布画像が並んで表示されるので、読影医は診断がより容易となる。なお、普通、読影医はMIP画像を先ず見て、それからコロナル画像やサジタル画像を見る。
この発明は、上記の実施例に限られるものではなく、以下のように変形実施することも可能である。
(1)上記の実施例では、PET装置を例にとって説明したが、この発明は、SPECT(Single Photon Emission CT )などPET装置以外の核医学診断装置にも適用できるし、その他、PET装置とX線CT装置とを備えたPET−CTのように、核医学診断装置とX線CT装置とを組み合わせた装置にも適用できる。
(2)上記の実施例では、γ線検出器3が静止型であったが、γ線検出器3が被検体Mの周りを回転しながらγ線を検出する回転型であってもよい。
(3)上記の実施例では、吸収補正を行うために被検体の近傍に外部線源を備えた装置にも適用できる。すなわち、外部線源により被検体Mにγ線を照射して吸収補正データ(トランスミッションデータ)を求め、この吸収補正データにより吸収補正を行った補正後のデータに基づいて再構成部10が放射性薬剤の3次元分布データを取得することも可能である。
(4)上記の実施例では、放射性薬剤の3次元分布データを取得するPET装置と放射性薬剤の3次元分布データを利用して画像診断支援を行うCAD装置とをそれぞれ別体とし、PET装置とCAD装置の間で必要なデータを送受信する構成であったが、PET装置にCAD装置を組み込んで両装置を合体させた構成であってもよい。この場合、PET用コントローラとCAD用コントローラをひとつのコントローラで纏めて行い、PET用入力部・出力部とCAD用入力部・出力部をひと組の入力部・出力部で纏めて行う構成とすればよい。
(5)上記の実施例では、放射性薬剤の集積の正常・異常の判定の基となる判定基準は判定基準メモリ部26に予め記憶されていたが、例えば、撮象状況によらず固定しておきたい判定基準を判定基準メモリ部26に予め記憶し、撮像状況によって変更したい判定基準をCAD用入力部29で入力して集積状態判定部27にその都度送り込んでもよい。
また、固定された判定基準は予め記憶させられず、判定基準は全てCAD用入力部29で入力するようにしてもよい。
実施例のCAD装置で用いられる放射性薬剤の3次元分布データを取得するPET装置の構成を示すブロック図である。 実施例のCAD装置の構成を示すブロック図である。 実施例のCAD装置による画像診断支援プロセスを示すフローチャートである。 生理的な正常集積がある時のMIP画像を模式的に示す説明図である。 図4のMIP画像を被検体の部位毎に抽出したときを模式的に示す説明図である。 被検体の胸部に生理的な正常集積がある時の判定基準の一例を模式的に示した説明図である。 実施例で取得される複数のMIP画像の具体例を示す模式図である。 図7のMIP画像における放射性薬剤の集積状況を模式的に示す説明図である。 放射性薬剤の異常集積のあるMIP画像と相応するコロナル画像およびサジタル画像を並べて示す模式図である。
符号の説明
21 … MIP画像取得部
22 … 断層撮影画像取得部
24 … 薬剤集積検出部
25 … 部位抽出部
26 … 判定基準メモリ部
27 … 集積状態判定部
28 … CAD用出力部(画像表示手段)
M … 被検体
P … MIP画像(最大値投影画像)

Claims (4)

  1. (A)被検体に投与された放射性薬剤の被検体における3次元分布に対応する放射性薬剤の3次元分布データにしたがって投影方向の異なる複数の最大値投影画像であるMIP画像を取得するMIP画像取得手段と、(B)MIP画像取得手段により取得された最大値投影画像における放射性薬剤の集積を検出する薬剤集積検出手段と、(C)薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積について正常集積か異常集積かを判定する集積状態判定手段と、(D)集積状態判定手段により異常集積と判定された放射性薬剤の集積が存在する最大値投影画像を表示する画像表示手段とを備えていることを特徴とする画像診断支援装置。
  2. 請求項1に記載の画像診断支援装置において、(E)MIP画像を被検体の部位ごとに抽出する部位抽出手段と、(F)被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準を予め記憶する判定基準記憶手段とを備えていて、集積状態判定手段が薬剤集積検出手段により検出された放射性薬剤の集積についての正常集積および異常集積の判定を被検体の部位の抽出結果と被検体の各部位ごとに特徴づけられた判定基準とに基づいて行なう画像診断支援装置。
  3. 請求項1または2に記載の画像診断支援装置において、(G)放射性薬剤の3次元分布データにしたがって断層撮影画像を取得する断層撮影画像取得手段を備えており、画像表示手段が断層撮影画像取得手段により取得される断層撮影画像を最大値投影画像と並べて表示する画像診断支援装置。
  4. 請求項1から3のいずれかに記載の画像診断支援装置において、放射性薬剤の3次元分布データがPET(Positron Emission Tomograpy)装置によって取得されたものである画像診断支援装置。

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